nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

225356_de-DE

liliconcom

Medcouple-Statistik

Ein Kunde fragte kürzlich, ob JMP die Medcouple-Statistik unterstützt ( https://en.wikipedia.org/wiki/Medcouple ).

Es scheint, die Antwort ist nein.

Haben wir eine bewährte Vorgehensweise für Kunden, um Ausreißer unter Berücksichtigung von versetzten Verteilungen zu identifizieren?

Vielen Dank,

Kennzeichen

Betreff: Medcouple-Statistik

Eine ziemlich gute Methode ist es, alle kontinuierlichen Verteilungen anzupassen (wahrscheinlich möchten Sie die Legacy-Filter verwenden, mit denen Sie viel einfacher arbeiten können) und dann die transformierten Werte zu speichern. Überprüfen Sie die Boxdiagramme der transformierten Werte und sehen Sie, was Sie denken. Die Johnson- und SHASH-Verteilungen sind ziemlich flexibel und passen in der Regel gut zu den Schwänzen (und möglicherweise zu stark?).

Comments

There are no comments yet